自然语言处理有哪些模型（自然语言处理的模型）

常用NLP模型的简介

1、Seq2Seq：Seq2Seq本来有着非常广阔的定义，但通常是指一个基于神经网络与 LSTM 的经典seq2seq模型，后续流行的Transformer、BERT、GPT3等都是基于此。

2、N-gram模型是一种典型的统计语言模型(Language Model，LM)，统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言(词的序列)看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。

3、NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N (Neuro) 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。

4、这个模型把人的思维和觉知分为6个层次，自下而上分别是：环境、行为、能力、信念和价值观、自我意识、使命。NLP逻辑层次模型适用于很多领域，诸如生活、商业、情感，也包括成长领域。

5、LDA模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型，在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。

6、NLP，中文叫自然语言处理，简单来说，是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——提出各种方法来不断提高语言模型的能力——根据语言模型来设计各种应用系统——不断地完善语言模型。

1、年：立体声唱片问世。1969年：美国的牙买加移民Kool Herc需要唱片中的一些节奏做他的伴奏，但唱片的节奏比较短，他就用两台唱机交替播放两张一样的唱片，得到了较长的伴奏，Hip Hop就这样在Turntable之上发展起来。

2、Transformer早在2017年就出现了，直到BERT问世，Transformer开始在NLP大放光彩，目前比较好的推进就是Transformer-XL（后期附上）。

3、年Audobert和Stora发现硫化镉(CdS)的光伏现象。 1933年L.O.Grondahl发表“铜-氧化亚铜整流器和光电池”论文。 1941年奥尔在硅上发现光伏效应。 1951年生长p-n结，实现制备单晶锗电池。

4、马克·吐温（Mark Twain，1835年11月30日－1910年4月21日），原名萨缪尔·兰亨·克莱门（Samuel Langhorne Clemens) (射手座）是美国的幽默大师、小说家、作家，也是著名演说家，19世纪后期美国现实主义文学的杰出代表。

1、N-gram模型是一种典型的统计语言模型(Language Model，LM)，统计语言模型是一个基于概率的判别模型.统计语言模型把语言(词的序列)看作一个随机事件，并赋予相应的概率来描述其属于某种语言集合的可能性。

2、在自然语言中，我们的目标是对句子理解，对句子生成。但是由于计算机对电脑理解有一些障碍：模糊、不确定、不完整等。我们在这里简单介绍语法树Syntax Tree和语言模型。

3、该方法针对的问题是：在文本中刚刚出现过的一些词在后边的句子中再次出现的可能性往往较大，比标准的 n-gram 模型预测的概率要大。

4、概率替代n-gram 概率，而这种替代需受归一化因子的作用。对于每个计数 r 0 的n元文法的出现次数减值，把因减值而节省下来的剩余概率根据低阶的(n-1)gram 分配给未见事件。

5、也即是说，在训练 n-gram 模型时，对于每个句子，分别在开头和结尾填充n-1个。从而保证在计算perplexity的时候能够正确地从第一个单词开始计算。这也是为什么前面 sentence segmentation 的时候要将句子区别存储的原因。

6、加1平滑（Add-one Discounting）是一种典型折扣法，又称拉普拉斯平滑（Laplace Discounting）。其假设所有N-gram的频次都比实际出现的频次多一次。

自然语言处理包括内容如下：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。标记化（Tokenization）标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个子域。自然语言处理的应用包括机器翻译、情感分析、智能问答、信息提取、语言输入、舆论分析、知识图谱等方面，也是深度学习的一个分支。

语义分析：理解语言文本的意思，包括命名实体识别、情感分析等。机器翻译：将一种语言的文本转换成另一种语言的文本。问答系统：识别用户的问题，并用自然语言作为文本生成：生成自然语言的文字、文章、对话等。